JP3958069B2 - Radiation measurement equipment - Google Patents

Description

この演算を行うことにより、ＳＲＮＭセンサ１の出力パルスとほぼ同じパルス幅の信号のみを計数することが可能となる。つまり、大きなサージ状のノイズに信号パルスが重畳された場合でも、パルスのグランドレベルを差し引くことにより正確な測定値を計数することが可能となる。
【００１０】
なお、このようなセンサパルス形状に合致したケースを検出できる指標を複数設けて、それらの論理積（ＡＮＤ）をとることによって、この識別性能はさらに向上する。これにより、最もＳＲＮＭに混入しやすいとされる数μｓ幅のサージノイズが混入しても、それをほぼ完全に除去し、１００ｎｓ幅のセンサパルスのみを計数可能とすることができる。
【００１１】
一方、キャンベル計測に関しては、パワー演算手段２５により周波数帯域を制限し、２乗平均値を演算する。この構成では、ソフトウエアにより周波数帯域を設定できるため、ノイズが測定帯域と同等の周波数となった場合、測定帯域をソフトウエア上で変更することによりノイズの誘導を低減することができる。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上述の先行技術による原子炉起動監視装置においては、以下に述べるような課題が存在している。
【００１３】
第１の課題は、両極性ノイズの低減の問題である。つまり、数μｓ幅のサージノイズとセンサパルスとが重なった場合、不感時間を設けずにその重なったセンサパルスを計数するには、差分を用いてパルス波高値相当の値を算出する必要がある。しかし、この差分をとった場合、センサ出力などの正のみ、または負のみの単極性のパルスは、従来のグランドレベルからの波高値と同等の識別レベルとなるが、回路からのホワイトノイズなどの両極性のパルスに対しては、そのピーク間の電圧をパルス識別レベルと識別する。このため、従来のグランドレベルからの波高で識別する場合に比べ、約２倍の識別レベルが必要となる。したがって、センサ出力のみを計数するのに必要な識別レベルが、従来の方式より２倍程度必要となり、センサ信号／ホワイトノイズ比（ＳＮ比）が悪くなる。
【００１４】
第２の課題は、キャンベル計測における耐ノイズ性の向上である。従来のモータ等からのノイズ試験の結果、数μｓ幅のサージノイズが原子炉起動監視装置に誘導しやすいことが分かっている。パルス計測に関しては、前記のディジタル演算によるパルス識別によりこのサージノイズの低減が可能である。しかし、キャンベル計測においては、測定帯域をセンサのパルス形状から選定した数百Ｈｚから１ＭＨｚ以下の周波数帯域に設定しているが、前記の先行技術例では、この測定帯域をシフトすることにより誘導ノイズを除去している。しかし、最も誘導しやすいノイズの周波数が、ほぼ測定帯域の範囲になっており、完全に除去することは難しく、また、センサ感度がわずかに変化するため、これらを補正する必要がある。
【００１５】
一方、一般に線量当量を求める計測装置は、γ線エネルギーに対する感度特性を人体に対するエネルギー吸収特性と等しくなるように、センサの放射線入射窓、反応体積などが最適化されている。しかし、γ線の入射方向によって感度特性が異なる場合があり、感度特性を正確に一致させることは難しい。また、人体に対する線量当量を正確に換算するには、人体の部位によってエネルギー吸収特性が異なるため、γ線エネルギーに対するセンサ感度と一致させただけの計測装置のみでは、人体の各部位に対する正確な評価は難しい。さらに、γ線以外の中性子、たとえばβ線などが混在している場合、センサ構造で感度を補正しているセンサでは、物質への吸収特性が大きく異なるこれらの放射線に対しては評価できないため、それぞれ専用の測定系が必要となる。従来、これらの課題を解決するために、γ線のエネルギースペクトルを求め、その値から換算する手法が提案され、実用化されている。しかし、この手法ではパルス波高を用いたエネルギー情報の取得を元にしており、パルスのパイルアップが生じる条件では、エネルギー情報の取得が難しくなり、精度が悪くなる。つまり、センサの出力パルス幅にもよるが、通常エネルギー測定を行う場合約１×１０^５ｃｐｓ程度が計測の上限となる。計測下限は、応答要求を満たす計数とする必要があるが、１ｃｐｓと仮定しても、計測レンジは約５桁程度となり、さらに広レンジの線量を連続で行える測定方法が望まれている。
【００１６】
特開平３−１８３９８３号公報には、センサを二重構造にすることにより測定の精度を改善することが記載されている。この手法では、前記したパルス計測のパイルアップの影響は、電流計測を行うことによって回避されているが、この手法に関しても、センサ構造または処理内容が複雑なため、その簡素化が望まれていた。
【００１７】
本発明はかかる従来技術に対処してなされたものであり、ディジタル処理を用いたパルス計測およびキャンベル計測において、耐ノイズ性を改善する放射線計測装置を提供することを目的とする。
【００１８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１に係る発明の放射線測定装置は、放射線に感応してパルス信号を出力する放射線検出手段と、この放射線検出手段の出力パルス信号を整形しサンプル値に変換するＡ／Ｄ変換手段と、サンプル値のｎ乗値相当（ｎ＞＝２）を演算し放射線のパルス信号のみを識別するｎ乗パルス識別手段と、このｎ乗パルス識別手段によって識別された放射線のパルス信号を計数する計数手段とを備え、しかも前記ｎ乗パルス識別手段は、前後ｎ個のサンプル値を掛け算することにより前記ｎ乗値相当を演算するか、又は同じサンプル値をｎ乗した後に前後２個のｎ乗値を平均化処理することにより前記ｎ乗値相当を演算するものであることを特徴とする。
【００１９】
請求項２に係る発明は、請求項１に記載の放射線測定装置において、ｎ乗パルス識別手段は、放射線検出手段の出力パルスのパルス幅に相当する連続する４つのサンプリング点のサンプル値を用い、パルス立ち上がり部およびパルス立ち下がり部に対応する両サンプリング点におけるサンプル値の和のｎ乗値を、両サンプリング点の間に位置する両サンプリング点におけるサンプル値の和のｎ乗値から差し引くことにより出力パルスの波高に相当する差を演算し、その差から所望のパルスのみを識別する差分識別手段を備えていることを特徴とする。
【００２０】
請求項３に係る発明は、請求項１に記載の放射線測定装置において、ｎ乗パルス識別手段は、放射線検出手段の出力パルスのパルス幅に相当する連続する４つのサンプリング点のサンプル値を用い、前半２つのサンプリング点におけるサンプル値の差のｎ乗値と、後半２つのサンプリング点におけるサンプル値の差のｎ乗値との和を演算し、その和に基づいて所望のパルスのみを識別する差分識別手段を備えていることを特徴とする。
【００２１】
請求項４に係る発明は、請求項１に記載の放射線測定装置において、ｎ乗パルス識別手段は、放射線検出手段の出力パルスのパルス幅に相当する連続する４つのサンプリング点のサンプル値を用い、各サンプル値のｎ乗値の積算値と放射線検出手段の出力パルスの幅に相当するサンプル値の波高との比率を算出し、その比率から放射線検出手段の出力パルスを識別する波高・パワー識別手段を備え、計数手段は波高・パワー識別手段によって識別されたパルスを計数することを特徴とする。
【００２２】
請求項５に係る発明は、請求項１に記載の放射線測定装置において、正および負の両極性の入力信号を単極性の信号に変換する単極性変換手段をさらに具備し、かつｎ乗パルス識別手段は、単極性変換手段によって得られた単極性の信号を偶数ｎを用いてｎ乗演算を行うｎ乗演算手段と、このｎ乗演算手段の出力を平均化する平滑手段とを備えていることを特徴とする。
【００２３】
請求項６に係る発明の放射線測定装置は、放射線に感応してパルス信号を出力する放射線検出手段と、この放射線検出手段の出力パルスを整形し周波数帯域を制限する帯域制限手段と、この帯域制限手段の各出力パルスのｎ乗値（ｎ＞＝２）を算出するｎ乗値演算手段と、このｎ乗値演算手段の出力信号を所定の時間幅で平滑化する第１の平滑化手段と、この第１の平滑化手段の出力の大小関係を評価し、その評価結果から特定のデータを除くデータ除去平均化手段と、このデータ除去平均化手段からの出力をさらに平滑化する第２の平滑化手段と、この第２の平滑化手段の出力を放射線強度に換算する変換手段とを具備する。
【００２４】
請求項７に係る発明は、請求項６に記載の放射線測定装置において、第１の平滑化手段の平滑時間幅を外来ノイズのパルス幅以上に設定し、データ除去平均化手段の平滑化区間を外来ノイズパルスの到来する時間間隔以下に設定し、計測されたノイズ波形によりこれら平滑時間幅とデータ除去数を調整するノイズ特性評価手段をさらに具備したことを特徴とする。
【００２５】
請求項８に係る発明は、請求項６に記載の放射線測定装置において、データ除去平均化手段は、第１の平滑化手段の過去の出力と現在の出力とを比較し、現在の出力値が第１の平滑化手段の揺らぎから過去の出力値をもとに事前に評価したしきい値以上に増加していた場合、第１の平滑化手段の現在の出力を除去し、予め評価によって求めた評価比率を過去の出力値に乗じた値に置き換えるデータ制限手段を有することを特徴とする。
【００２６】
請求項９に係る発明の放射線測定装置は、ｎは３以上の奇数であり、ｎ乗値演算手段は帯域制限手段の各出力パルスに対して奇数次のモーメントを算出することを特徴とする。
【００３０】
【発明の実施の形態】
＜第１の実施の形態＞
本発明の第１の実施の形態による放射線測定装置を、図１を参照して説明する。
【００３１】
図１に示す放射線測定装置は、放射線に感応し放射線量に応じた出力パルスを発生するＳＲＮＭセンサ１と、その出力パルスを増幅するプリアンプ２Ａと、プリアンプ２Ａの出力パルスをそのパルス幅より狭い時間間隔でサンプリングしサンプル値を得るＡ／Ｄ変換器３と、そのサンプル値をｎ乗しＳＲＮＭセンサ１の出力パルス幅に相当するｎ乗値を用いて信号を識別するｎ乗パルス識別装置４と、このｎ乗パルス識別装置４により識別されたパルスを計数するパルス計数装置（ＰＣ）５とを備えている。ＳＲＮＭセンサ１は、パルス出力が得られる核分裂センサであるが、これは同様のパルス出力が得られる電離箱等に置換することもできる。
【００３２】
このように構成された放射線測定装置のＳＲＮＭセンサ１に中性子が入射し、内部で核分裂すると図２（ａ）に示すような電気パルスが出力される。このＳＲＮＭセンサ１の出力パルスの時間幅は１００ｎｓ程度である。この出力パルスは、プリアンプ２Ａに入力され、増幅される。プリアンプ２Ａは、ＳＲＮＭセンサ１へ動作電圧を印加する機能をも有する。プリアンプ２Ａの出力パルスは、Ａ／Ｄ変換器３に入力され、図２（ａ）で点により示されるようなサンプリング時間間隔でサンプリングされ、ディジタル化される。このサンプリング時間間隔は短いほど波形情報を多く抽出でき、他の誤差信号、たとえば外来ノイズによる信号を除いてセンサ出力パルスのみを正確に計数することが可能となる。Ａ／Ｄ変換器３では、サンプリング前に、サンプリング定理で必要とされる周波数帯域に制限するバンドパスフィルタ処理も行う。
【００３３】
Ａ／Ｄ変換器３から出力されるサンプル値は、ｎ乗パルス識別装置４に内蔵されるｎ乗演算部に入力され、ここでｎ乗演算される。つまり、各サンプル値をそれぞれｎ乗演算するか、または、前後ｎ個のサンプル値を掛け算する。ここで、ｎ＞＝２とする。同じサンプル値をｎ乗演算した場合は、前後２個のｎ乗値を平均化処理する。たとえば、８個でパルス波形をサンプリングした場合は、おのおのの２乗値を演算した後、前後２個の演算値を平均化処理し、結果的に４つの演算値を得る。この場合、移動平均処理を行い、８個のサンプル値を得るようにしてもよい。
【００３４】
例えばｎ＝２として、２乗演算を行った場合のサンプル値の変化の様子を図２（ｂ）に示す。このようにサンプル値をｎ乗値に変換することにより、パルス波形の波高と回路によるノイズ成分の比率は、従来の比率のｎ乗倍に改善することができる。
【００３５】
ただし、単純にサンプル値ごとにｎ乗演算した値をパルス識別に用いても、サンプル値をそのままパルス識別に用いた場合と同じ識別性能となる。そこで、ディジタル演算でｎ乗する場合は、すでに述べたように前後のデータを掛け合わせるか、ｎ乗後に前後のデータを平均化する処理を加えることが必ず必要となる。この２乗演算された結果を、予め設定しておいた識別レベルと比較することにより、ＳＲＮＭセンサ１の出力パルスと回路ノイズとの識別が容易になる。この放射線測定装置によりＳＲＮＭセンサ１のパルスとして識別されたものは、パルス計数装置６でパルス発生率に換算され、最終的にはＳＲＮＭセンサ１の位置での中性子束レベルに換算される。
【００３６】
この実施の形態によれば、回路ノイズレベルと同程度の波高を有するパルスを従来の差分を用いた手法よりも良好に識別することができる。図３（ａ）にホワイトノイズと、それと同程度のパルス波高を有するセンサ出力パルスをＡ／Ｄ変換器３でサンプリングした場合の一例を示す。この図３（ａ）では、垂直破線で囲まれた時間４．２０×１０^３ｎｓの近傍においてセンサ出力パルスが発生した場合を示しており、この区間で回路ノイズとセンサパルスとが重畳している。このデータに対して、従来のパルス波高によるノイズ識別を行った場合、図３（ａ）中の水平破線を識別レベルL_bとすると、両パルスとも計数してしまい、正確な測定をすることはできない。また、上記の差分を用いたパルス計数方式では、図３（ａ）中、垂直破線で囲まれた範囲における正負両ピーク間の電圧がパルスの波高と認識される。したがって、正と負の両極性で生ずる回路ノイズは、従来の０Ｖからの波高値で識別していたものに比べ、２倍の電圧まで識別レベルをあげないと識別することができない。一方、加算平均化することにより、両極性のノイズは正負の信号がキャンセルされて平均化され、単極性のセンサ出力はもともと正のみ又は負のみの信号であるため、このようにキャンセルされることはないが、図３（ｂ）に示すように、パルス幅が広くなる。パルス幅が広くなった場合、センサ出力のパルス数の多い条件ではパルスが重なりパルスを計数できなくなり、パルス計測の計数上限が低下するという問題がある。
【００３７】
本実施の形態のｎ乗パルス識別装置４によるｎ乗演算処理後のサンプル値を図３（ｃ）に示す。回路ノイズ相当のホワイトノイズ（左側）の識別レベルとセンサ出力（右側）の識別レベルの比率は、従来の差分を用いた場合より大きく改善することができる。また、パルス幅も、平均化のみの処理をした場合の図３（ｂ）に比べ広がることもなく、これにより、パルス計数の上限を悪化させることなくパルス計測を可能とすることができる。特に、本実施の形態においてｎが奇数の場合、両極性ノイズの符号を維持して平均化することができるため、両極性信号と単極性の信号を良好なＳＮ比（信号雑音比）をもって識別することができる。
【００３８】
以上により、パルス計測において、出力パルスの識別レベルを設定する際に、回路ノイズまたはα線ノイズを除去する識別レベルを低く設定することができ、その分、センサ出力パルスが小さい場合でも計測感度を落とすことなくパルス計測を行うことができる。
【００３９】
＜第２の実施の形態＞
次に、本発明の第２の実施の形態を図４に基づいて説明する。
【００４０】
図４の放射線測定装置のｎ乗パルス識別装置４は、積分識別装置６、差分識別装置７、および波高・パワー識別装置８を備えている。Ａ／Ｄ変換器３の出力パルスは積分識別装置６および差分識別装置７に入力され、両者の出力は波高・パワー識別装置８に入力される。波高・パワー識別装置８の出力信号はパルス計数装置５に入力される。ここで、積分識別装置６は、第１の実施の形態で説明したパルス識別方式によりパルスを識別する。
【００４１】
以下、本実施の形態における差分識別装置７が行う処理の第１実施例について説明する。この実施例では次の原理により識別を行う。
【００４２】
Ａ／Ｄ変換器３の出力の最大値Top(k)およびボトム値Bottom(k)をそれぞれ、
Top(k) = +b×S(k-2) + c×S(k-1)
Bottom(k) = a×S(k-3) + d×S(k)
とすると、波高値High(k)は、先行技術での式（１）を簡略化し、
High(k) ＝ ＋Top(k) - Bottom(k)
とすることができる。
【００４３】
本実施の形態では、まず最大値Top(k)の２乗値とボトム値Bottom(k)の２乗値の差を求める。すなわち、

ここで、通常の回路ノイズのみに信号パルスが重畳したケース（以下、ケース１とする）では、
Top(k) >> +Bottom(k)
であるため、
X = High(k) × Top(k) …（３）
一方、非常に大きなサージノイズに信号パルスが重畳した極端なケース（以下、ケース２とする）では、近似値として、
Top(k) = Bottom(k)
であるため、式（２）から、
X = High(k) × (2×Top(k)) …（４）
となる。式（３）および式（４）から、
X／Top(k) = α × High(k) …（５）
（ここで、ケース１ではα＝１、ケース２ではα＝２）
となり、X／Top(k)はほぼパルス波高High(k)の一次関数となる。つまり、サージノイズ上にＳＲＮＭセンサの出力パルスが重畳した場合でも、この値によって識別することにより、数μｓの周期のサージノイズ上に重なった数百ｎｓのＳＲＮＭセンサ出力パルスを識別し、計数することが可能となる。
【００４４】
このように本第１実施例によれば、ｎ乗値の差を用いることによって、仮にセンサパルスよりもパルス幅の広い外来ノイズが誘導されても、その影響を低減することができる。
【００４５】
次に、本実施の形態における差分識別装置７の処理の第２実施例について説明する。式（１）を、
D1(k) = c×S(k-1) - d×S(k) …（６）
D2(k) = a×S(k-3) - b×S(k-2) …（７）
とすると、波高値High(k)は、
High(k) = +D1(k) + D2(k) …（８）
となる。式（８）の右辺各項のｎ乗の和Yは、
Y = D1(k)^ｎ + D2(k)^ｎ
となり、これは近似値として、
Y = High(k)^ｎ
すなわち、
Y^−ｎ = High(k) …（９）
となる。よって、この場合は、近似値としてY^−ｎを指標に用いることにより、パルス識別が可能である。なお、ｎ＝１のときは、式（１）に相当する。
【００４６】
以上、差分識別装置７により、サージノイズ上にＳＲＮＭセンサ１の出力パルスが重畳した場合でも、差分によって求めた指標を用いることにより、数μｓの周期のサージノイズ上に重なった数百ｎｓのＳＲＮＭセンサ１のパルスを識別し、計測することが可能となる。
【００４７】
図５に積分識別装置６および差分識別装置７の識別性能の差異をまとめて示す。積分識別装置６は、ホワイトノイズなど両極性ノイズで、センサ出力のパルス幅より短い周期のノイズを低減するのに有効であり、一般に回路ノイズ、センサのα線ノイズなど、センサ出力より信号（波高値）が小さいノイズをさらに低減するのに有効である。一方、差分識別装置７は、センサ１の出力パルス幅より長い周期のノイズに対して有効であり、一般に外部からの数μｓパルス幅の誘導ノイズを除去するのに有効である。したがって、両者のロジックを最適に調整し、両者がともに成立した場合のみパルスを計数することにより、センサ出力のみをより正確に計数することができる。
【００４８】
以上のように、本第２実施例によれば、波高値に相当するサンプル値の差のｎ乗値を用いることにより、第１実施例と同様に、センサパルスよりもパルス幅の広い外来ノイズが誘導されても、その影響を低減し、より高精度の放射線測定を行うことができる。
【００４９】
次に、本実施の形態の第３実施例として、波高・パワー識別装置８について説明する。波高・パワー識別装置８は、積分識別装置６からパルスの積分値を、差分識別装置７からパルスの波高値相当の値を受け取る。この両者の比率（積分値／波高値）は、センサ出力パルスの場合、ほぼパルス幅相当となり一定の値を示す。一方、高周波成分を含むホワイトノイズは、波高値がセンサ出力と同等の場合でも積分値が小さいため、比率は小さくなる。また、パルス幅の広いサージノイズは、積分値は大きく波高値は小さいため、その比率はセンサ出力より大きくなる。したがって、この比率が一定範囲内である場合に、パルスを計数することにより、これらのノイズの影響を低減することができる。
【００５０】
以上により、パルス計測において、サージ状の外来ノイズが誘導された場合でも、その周期が数μｓとセンサ出力パルス幅１００ｎｓより長い場合、そのサージ状ノイズの影響を除去し、そのノイズに重畳したパルスも計数することができる。かくして、本第３実施例によれば、本実施の形態の第１実施例または第２実施例で述べた差分によるパルス計数と、第１の実施の形態で述べたｎ乗値によるパルス計数を併用し、その比率を用いることにより両者の特性を同時に実現し、より正確なパルス計測が可能となる。
【００５１】
＜第３の実施の形態＞
次に、本発明の第３の実施の形態を図６に基づいて説明する。
【００５２】
図６に示す放射線測定装置は、図１に示した放射線測定装置において、Ａ／Ｄ変換器３とｎ乗パルス識別装置４との間に、両極性の信号をパルスの主成分である極性のみの信号に変換する単極性変換手段９を介挿したことを特徴とするものである。なお、ＳＲＮＭセンサ１はパルス出力が得られる核分裂検出器であるが、これは他のパルス出力が得られる電離箱等の放射線検出器であってもよい。
【００５３】
このように構成された本実施の形態における単極性変換手段９の機能について図７を参照して説明する。図７（ａ）は、図２（ａ）に示されるような検出器出力を２次微分処理した場合のパルス波形の一例を示す。２次微分処理は、プリアンプ２Ａにおいてアナログ回路で処理する場合と、図２の波形をＡ／Ｄ変換器３でサンプリングし、ディジタル処理で２次微分演算を行う場合が想定されるが、今回は両者とも想定している。この図７（ａ）をｎ乗パルス識別装置４において偶数ｎを用いてｎ乗演算後、平均処理した結果を図７（ｂ）に示す。両極性が単極性に変化するために、パルス幅が広くなる。
【００５４】
そこで、単極性変換手段９は、図７（ａ）のパルスの主成分は負極性であるため（図７（ａ）の下方が負極性）、正極性の成分をゼロまたはそれに近い数値に置き換え、図７（ｃ）の波形に変換する。この波形を、ｎ乗パルス識別装置４に内蔵されるｎ乗演算手段によって、偶数ｎを用いてｎ乗演算した後、たとえば２乗演算した後、ｎ乗パルス識別装置４に内蔵される平滑手段によって平均化処理した結果を図７（ｄ）に示す。これから分かるように、パルス幅の広がりを、単極性変換手段９を用いない図７（ｂ）に比べ狭くすることができる。
【００５５】
かくして本実施の形態によれば、パルス計測において、偶数ｎを用いてｎ乗演算を行ってもパルス幅が広がることなく、その結果、パルスの重なりによって１個のパルスを計数できなくなる、パルスパイルアップによる誤計数を低減することができる。
【００５６】
＜第４の実施の形態＞
次に、本発明の第４の実施の形態を図８に基づいて説明する。
【００５７】
ＳＲＮＭセンサ１の出力は、帯域制限機能を有するプリアンプ２Ｂで増幅・帯域制限され、Ａ／Ｄ変換器３に入力される。Ａ／Ｄ変換器３の出力は、バンドパスフィルタ（ＢＰＦ）１０に入力され、特定の周波数帯域に制限される。通常、バンドパスフィルタ１０の周波数帯域はＳＲＮＭセンサ１の出力特性によって決定されるが、たとえば１００ｋＨｚから４００ｋＨｚまでの範囲の周波数成分のみを通過するディジタルフィルタとして構成することができる。この測定帯域は複数個設定してもよいが、本実施の形態では一つの帯域に特定した単純な場合の構成で代表させる。
【００５８】
ディジタルフィルタ処理を行う際、入力のサンプル値は、バンドパスフィルタ１０の出力周波数帯域に対して適切なサンプリング間隔およびビット数に調整される。このバンドパスフィルタ１０の出力はｎ乗値演算装置１１に入力され、ｎ次モーメント値に変換される。
【００５９】
本実施の形態では、ｎ乗値演算装置１１の出力側に、第１平滑装置１２Ａ、中間値の平均を取るデータ除去平均化装置（ＤＥＡ）１３、および第２平滑装置１２Ｂが配設され、その平滑個数とデータ除去個数を外来ノイズのサージノイズ幅と到来周期およびＭＳＶ計測に必要なデータ除去可能率を元に調整することによって、外来ノイズの影響を受けないＭＳＶ計測が可能となる。これによってさらに信頼性の高い計測を実現することができる。
【００６０】
さらに、データ除去平均化装置１３において、最大値のみを平均化することにより、低計数率時にもＭＳＶ指示値を得ることができ、プリアンプ２Ｂの回路ノイズ等で決まっているＭＳＶ計測の測定下限を拡大することができる。
【００６１】
なお、本実施の形態においては、ｎを奇数に設定した場合、サージ状のノイズは正負両極性のノイズであるため、平均化処理することによって正負の値が相殺され、単極性のセンサ出力と同じ極性の値を出力として選択することにより、サージ状ノイズの影響を低減することができる。
【００６２】
以下に述べる実施の形態では、ｎ次モーメント演算として最も簡単な２乗値に代表させて説明する。つまり、バンドパスフィルタ９のｋ番めの出力サンプル値をS(k)とし、ｎ乗値演算装置において、
Out1(k) = S(k) × S(k) …（１０）
の演算が行われるものとして説明する。
【００６３】
この出力Out1(k)は、第１平滑装置１２Ａに入力され、ある個数分について平均化される。この際、バンドパスフィルタ１０の出力の平均値がオフセットを有する場合は、サンプル値S(k)の平均値も同時に算出し、その２乗値を算出し、２乗演算結果Out1(k)から引き算する。つまり、ｎ個平均化する場合は、
Out2(k2) = (ΣOut1(k))/n − {(Σs(k))/n }^２ …（１１）
を演算する。ただし、Σはｎ個のサンプル値を加算することを示すものとする。
【００６４】
この際、加算するｎの個数は、想定される外来ノイズのパルス幅に相当する個数分に設定され、また、この個数はディジタル演算のしやすいように２のｎ乗個に設定される。つまり、図９に示すようなノイズを想定した場合、すなわちパルス幅２０μｓのサージ状パルスが２ｍｓ周期で到来するパルス状ノイズを想定した場合、１μｓ周期でバンドパスフィルタ９の出力が得られるものとして、２０μｓ以上のデータを平均化する。ただし、ディジタル演算で行う場合、ビットシフトによる割り算が行えるように２のｎ乗個に加算数を設定した方が演算に有利であるため、このケースでは３２（＝２^５）個加算する。出力間隔ｋ２は、バンドパスフィルタ９の出力間隔１μｓに対して、その３２倍である３２μｓ周期となる。
【００６５】
この第１平滑装置１２Ａの出力は、データ除去平均化装置１３に入力される。データ除去平均化装置１３では、３２μｓ周期の第１平滑装置１２Ａの出力を、特定個数ごとに区切って、その大小関係を比較し、特定のデータを除く処理を行う。図９に示すようにサージノイズの除去を想定した場合は、以下の処理を行う。図９に示すサージ状パルスの到来間隔は、約２ｍｓである。よって、２ｍｓ以下の間隔でデータを区切り、その中でサージ状パルスをサンプリングして得たパルスデータのみを除けば、残りはノイズのないデータのパワー値に換算することができる。つまり、この区間の大小関係を比較し、値の大きいものから２個以上を除けば、このサージ状ノイズの影響を除去することができる。ここで最低の除去数を２個に設定したのは、タイミングによっては２０μｓ幅のサージノイズが２個分の第１平滑装置１２Ａの出力信号に混入する可能性があるためである。また、大きい値を除いた場合、平均値を保持するために、小さい値も除いた最大の個数と同数、つまり、２個分の小さい値のデータを除く必要がある。このように大きい値と小さい値を２個ずつ除いた残りのデータを平均化する。図９のノイズの場合は、３６個分の第１平滑装置１２Ａの出力をひと区切りとすると、約１．１６ｍｓの平滑区間となり、その中に含まれるサージパルスは最大２個であるため、大きいもの２個と小さいもの２個を除き、残りの３２個を平均化する。この場合も、除いた後の個数が２のｎ乗個となるように、加算数を決定する。
【００６６】
また、サージ状パルスの到来間隔が短くなったケースでは、データ除去平均化装置１３での加算数を少なくする場合と、加算平均区間内でのサージ状パルスの到来個数を評価し、その個数の２倍分の最大・最小データを除く処理を行えば、ノイズを除去することができる。
【００６７】
ただし、このようにデータを除く場合に問題となるのは、データの除去率である。つまり、ＳＲＮＭセンサ１の出力パルス数が少ない場合、データを除去することによって、平均したパワーつまりＭＳＶ値が実際の値より低めに表示される。そのパルス数が充分な場合、そのランダム性からある程度のデータ除去は誤差範囲内におさまる。したがって、その測定精度から得られる除去限度率を確保するようにデータ除去を行えば、測定に悪影響を与えることなしに、間欠的に誘導されるサージノイズによる突発的な指示値の上昇を、あるしきい値の範囲内の値に制限することができる。
【００６８】
データ除去平均化装置１３の他の機能として、最大値のみを選択することにより、ＳＲＮＭセンサ１のパルス発生率が低い場合にも、ＭＳＶ指示値を得ることが可能となる。つまり、低いパルス発生率の場合、ひとつの平滑化区間においてセンサパルスが１個も到来しない時間が多く存在する。したがって、この到来しない区間を平滑化に含めないようにすることにより、パルス発生率が低い場合もＭＳＶ指示値を得ることが可能となり、ＭＳＶ計測の下限を延長させることができる。これは、パルス計測とＭＳＶ計測を併用した計測手法であるということができる。ただし、この場合、パルス発生率に対するＭＳＶ指示値の直線性を補正するために、データの除去割合をパラメータとした補正関数を用いて補正する必要がある。
【００６９】
次に、データ除去平均化装置１３内でデータを除去する処理の基準に関する一実施例を以下説明する。模擬中性子パルスの入力に対し第１平滑装置１２Ａにおいて３２μｓで平滑化した場合のシミュレーション結果の一例を図１０に示す。図１０の実線は図の縦左軸に対応し、平滑後のＭＳＶ指示値の平均値Ｓを示している。これから分かるように、パルス計数率がＭＳＶ計測範囲内すなわち１×１０⁵ｃｐｓ以上においては、概ね、パルス計数率と平滑後のＭＳＶ指示値すなわち２乗電圧とは、ほぼ比例して推移する。他方、パルス計数率が１×１０⁵ｃｐｓ〜２×１０⁵ｃｐｓの範囲では回路ノイズの影響で比例関係にはなっていない。
【００７０】
また、３２μｓでのＭＳＶ指示値の平均値Ｓと標準偏差σに対して、
Ｘ＝（Ｓ＋６σ）／Ｓ
で表される指標をパルス発生率ごとに評価したものを、図１０の縦右軸に対応する破線で示す。ＸはＭＳＶ計測下限で最大５．３程度となり、同様の評価で１×１０⁶ｃｐｓ以上では２〜３程度で推移する。
【００７１】
一方、他の評価方法として、バンドパスフィルタ１０で１００〜４００ｋＨｚの帯域制限処理を施して第１平滑装置１２Ａで模擬中性子パルスを３２μｓで平滑化したときのＭＳＶ計測値の揺らぎ率Ｙ、すなわち標準偏差σと平均値Ｓとの比率：Ｙ＝σ／Ｓ の推移を理論式で評価した場合のグラフを図１１に示す。図から分かるように、ＭＳＶ計測範囲（計測下限１×１０⁵ｃｐｓ）におけるＹの値は０．４以下であり、ＭＳＶ計測範囲の下限で揺らぎは最大となる。
【００７２】
これらの図から分かるように、波形の揺らぎは、特にＭＳＶ計測範囲の下限である約１×１０⁵ｃｐｓ程度において大きい。したがって、特にこの揺らぎの大きい計数率：１×１０⁵ｃｐｓ程度における、上述したＸあるいはＹにより例示される揺らぎの度合いを示す指標を、第１平滑装置１２Ａの積分時間の条件で事前に評価し、得られた評価値を超えたものはノイズと判定することとする。
【００７３】
すなわち、第１平滑装置１２Ａでパルスを３２μｓで平滑化した場合、第１平滑装置１２Ａで以前に平滑処理された結果や、あるいは予め模擬中性子パルスを用いて評価した結果を用いて得られる評価指標および評価基準と、平滑化した結果との比較を行い、この評価指標に基づいてパルスを評価したときに、評価基準を超えるような場合、例えば評価指標が前回の平滑処理結果の８倍と規定されるしきい値を超えた場合、この部分を異常値と判定する。
【００７４】
図１２は、ノイズを含むパルス波形を模式的に示したものである。通常のＭＳＶ値は破線で囲まれる範囲を揺らいでいる。この範囲を超えるものはノイズである。このしきい値は、その平均のＭＳＶ指示値によって変化するが、もっとも変動の大きいＭＳＶの計測下限での評価値を用いれば、全ＭＳＶ計測範囲において保守的な評価として適用可能である。
【００７５】
また、ここでのデータ除去平均化装置１３においては、ノイズと判定された部分のデータについては、このデータ自体を除去する場合と、このデータを上述したしきい値の範囲内の値に置き換える場合とがある。前者の場合、ノイズをほぼ完全に除去することができるが、上述したデータ除去率の範囲で除去する必要があるためデータ除去率を評価する必要となる。逆に後者の場合、完全なノイズ除去はできないが、データ除去率の評価が不要であるという特徴がある。
【００７６】
以下、後者の場合、すなわちノイズ部分の値を置換する場合の一例を詳述する。図１３は、ＭＳＶ指示値の揺らぎの範囲と平均値の変化幅の関係を示すグラフである。図中の実線はパルスを32μｓで平滑化したときのＭＳＶ信号出力、破線は中性子束の最大変化を示している。図中一点破線で示された、上述の方法により評価されるＭＳＶ計測の揺らぎの変化幅は、破線で示された、本来計測すべき中性子束の変化率に比べて十分大きい。よって、この評価されたＭＳＶ計測の揺らぎの変化幅を超えた場合を、異常値と判定することとする。
【００７７】
この揺らぎの変化幅すなわち最大揺らぎを超えるノイズが誘導された場合のパルスのＭＳＶ指示値の推移の一例を図１４（ａ）に示す。図中矢印Ａは、ＭＳＶ計測の揺らぎの変化幅、例えば前回の平滑処理結果の８倍と規定されたしきい値を示す。このＡを超えている部分は異常値と判定され、この異常値を、正常値として、本来の中性子束の最大変化率を前回のサンプリング値に乗じた値に置き換えることとする。置換処理の結果を図１４（ｂ）に示す。ここで、３２μｓ幅での想定される中性子束の最大変化率は、例えば1.03倍程度であり、上述したＭＳＶ計測の揺らぎ範囲よりも十分小さいものである。よってここでの置換処理は、異常値を前回値の1.03倍に置き換えるものとしている。このように、異常値が検出された場合の変化率も、平滑区間内での監視すべき中性子束の最大変化率をあらかじめ評価しておくことにより、計測の時間応答性を損なうことなく、異常値のみを除去することができる。
【００７８】
次に、データ除去平均化装置１３の出力は、第２平滑装置１２Ｂに入力され、測定値の揺らぎが必要とされる測定精度を満たし、また、応答要求を満たす範囲となるように、平均化処理される。この結果は、ＭＳＶ中性子評価装置１４に入力され、測定されたＭＳＶ値が中性子束の値に換算される。
【００７９】
また、本実施の形態では、ノイズ特性評価装置１５を設けるのが好適である。ここでは、ノイズ波形の特性であるサージ状パルスのパルス幅と到来周期の最小値を評価し、ＭＳＶ計測の測定範囲において必要となる最大データ除去率の範囲内において、第１平滑装置１２Ａで平均化のために用いるデータ数、データ除去平均化装置１３のデータ平均区間と、データ除去数、および、第２平滑装置１２Ｂの平滑化フィルタの時定数を設定する。
【００８０】
このような構成により、ＭＳＶ計測において、サージ状の外来ノイズが誘導された場合でも、そのサージ状のパルス幅と、その到来周期を評価し、ＭＳＶ計測の許容データ除去率を満たす範囲内でサージノイズデータを除去することにより、間欠的なサージノイズを完全に除去することができる。
【００８１】
＜参考例＞
次に、本発明の参考例を図１５に基づいて説明する。
【００８２】
図１５に示す放射線測定装置では、放射線センサとして、常温半導体であるＣｄＴｅを用いたＣｄＴｅセンサ１６を用いている。放射線センサとしては、エネルギー情報の取得が可能な、ＮａＩ等のシンチレーションセンサと光電子増倍管を組み合わせたもの、半導体センサであるＧｅセンサなども同様に用いることが可能である。ＣｄＴｅセンサ１６の出力は、チャージアンプ（ＣＡ）１７に入力される。チャージアンプ１７は、入力パルスの電荷を積分し、その電荷量に応じたパルス波高を有するパルスに変換し出力する。なお、チャージアンプ１７はＣｄＴｅセンサ１６に対しその動作電圧を供給する。チャージアンプ１７の出力は、一般に放射線のエネルギー測定に用いられるパイルアプリジェクション回路、ポールゼロキャンセル回路などで波形整形処理が施され、ＭＳＶ計測装置１８、電流計測装置（ＣＤ）１９、およびパルスカウンタ（ＰＣ）２０に入力される。ＭＳＶ計測装置１８では、周波数帯域の制限を行った後、ｎ乗の平均化演算が行われ、ＭＳＶ計測値つまり２次モーメント値に変換される。電流計測装置１９では、１次モーメント値である平均電流値が測定される。また、パルス計測装置２０では、パルス数の計数が行われる。これらＭＳＶ計測値、電流計測値、およびパルス計数値は、それぞれエネルギー評価装置２１に入力され、ＭＳＶ値とパルス計数の比率、または、ＭＳＶ値と直流電流値の比率（１次と２次のモーメント値の比率）をもとに平均放射線エネルギーを評価する。この平均のエネルギー値と、前記の測定値は、線量評価装置２２に入力され、照射線量、または、物質での吸収線量、または、人体へのリスク率を含めた線量当量に換算される。
【００８３】
エネルギー評価装置２１における放射線の平均エネルギーの推定方法を以下に説明する。
【００８４】
チャージアンプ１７の出力は、ＣｄＴｅセンサ１６内で放射線が吸収されたエネルギーに比例した波高値を有するパルスである。したがって、その反応の起こる確率をＮとし、吸収エネルギーをｑとすると、ＭＳＶ値、パルス計数値、および電流値は、以下の式で近似することができる。
【００８５】
ＭＳＶ値 ： k1×q^２×N
ｎ次モーメント値 ： kn×q^ｎ×N
パルス計数値 ： k2×N
直流電流値（１次モーメント値） ： k0×q×N
ただし、k0、k1、k2、knはそれぞれ補正係数である。
【００８６】
よって、これらの比率は、
ＭＳＶ値／パルス計数値＝(k1／k2)×q^２（一般に、kn×q^ｎ）
ＭＳＶ値／直流電流値＝(k1／k0)×q
ｎ次／ｎ’次モーメント値 ＝ kn×q^{（ｎ−ｎ’）}／kn’
となり、これらの補正係数k0，k1，k2，kn等を予め評価し、これら測定値の比率を用いることにより、結晶中での吸収エネルギーの推定が可能となる。
【００８７】
図１６は、ＣｄＴｅセンサ１６によって種々の核種からの放射線、つまり、エネルギーの異なる放射線、を測定した場合の、パルス計数値およびＭＳＶ値（縦軸）を、市販の放射線サーベイメータで測定した線量（横軸）に対してプロットしたものである。一般に、サーベイメータ等は、放射線のエネルギーに対する感度特性を、放射線のエネルギーに対する線量当量の評価曲線に一致するように遮蔽、または、内部の補正係数を調整している。つまり、エネルギーの低い放射線に対しては、１個の放射線が入射した場合の結晶中での吸収エネルギーが小さいためパルス計数率が大きくなるが、１個の放射線の線量は低い値を示す。逆に、エネルギーの高い放射線に対しては、パルス計数率は低くなるが、１個の放射線で発生する電荷量が大きいため線量は大きくなる。したがって、測定しているパルス計数値または電流値の感度を線量当量への寄与率と同じになるように遮蔽等で調整する。図１６は、これらの感度補正を行っていないため、低いエネルギーの放射線に対してはパルス計数値が高くなっており、線量に対してパルス計数値およびＭＳＶ計測値はランダムになっている。
【００８８】
しかし、これをＭＳＶ値／パルス計数値の線量に対する特性としてプロットすると、図１７に示すように線量当量に対して単調な特性となる。したがって、この特性を事前に評価しておくことによって、両者の比率から線量当量への換算が可能である。また、同様に、このＭＳＶ値／パルス計数値の比率は、入射エネルギーに対しても単調な特性となり、この特性も評価しておくことにより、平均の入射放射線エネルギーを推定することができる。この場合、放射線のエネルギーに対する人体の各部位の吸収特性を用いることにより、各部位で吸収線量をより正確に評価することが可能となる。
【００８９】
さらに、パルス計測で線量評価を行う場合、パルスの波高分布を測定し、入射エネルギーのエネルギー情報を取得し、線量に換算する方法と、前記のセンサ自体の構造を工夫し、パルス計測の感度を線量応答特性と同一にする場合がある。また、電流値で線量を評価する方法としては、後者のセンサ構造を工夫し、感度応答を調整する方法がある。したがって、これら周知の手法と本参考例の線量評価方法を併用することにより、さらに精度のよい線量評価を行うことができる。つまり、たとえば、センサの感度特性を単独にある程度調整し、その後に本発明の補正関数を評価して用いることにより、さらに正確な線量評価が可能となる。
【００９０】
さらに、パルスがパイルアップし、パルス計数の数え落としが生じるような高い計数率では、波高情報を取得し線量に換算する前者の方法では正確な線量は評価できない。また、遮蔽を設けた後者の場合も、数え落とし分を補正する必要がある。しかし、本参考例のようにパルス計測とＭＳＶ計測を同時に実施することにより、パルス計測がパイルアップによって飽和した場合でも、ＭＳＶ計測によって線量の評価が可能となり、広いレンジの測定が可能となる。ただし、この場合の平均エネルギーの推定は、パルス計測のパイルアップの効果を補正する必要があるが、ある程度センサ自体の感度を線量応答に近似させておくことにより、その誤差は無視できる範囲に抑えることができる。
【００９１】
また、ＭＳＶ値／パルス計数値の比率と同様に、電流値／パルス計数値の比率と、上述した本参考例によるＭＳＶ値／電流値の比率を用いた場合も、同様の補正関数を求めておくことにより平均放射線エネルギーの推定が可能となる。
【００９２】
かくして、本参考例によれば、線量評価において、ｎ次モーメント値とパルス計測を併用することにより、平均入射エネルギーの推定から、より正確な線量評価を行うことができる。また、パルスがパイルアップし、計数誤差が生じる条件においても、ｎ次モーメントどうしの比率を用いることにより、同様に平均エネルギーの推定が可能となり、従来よりも広い測定レンジで正確な線量評価を行うことができる。
【００９３】
さらに、本参考例の変形例を以下説明する。ここでは、上述したＭＳＶ値の代わりに、１乗値（平均電流）、２乗値、３乗値、…、ｎ乗値をそれぞれ算出し、それぞれの補正関数を算出しておき、この補正関数の逆マトリックスを解くことにより、エネルギー分布の推定が可能となる。
【００９４】
つまり、各ｎ次のモーメントの計測値は、
x1 = a1[1:n]×E[n:1] (電流計測に相当)
x2 = a2[1:n]×E[n:1] (ＭＳＶ計測に相当)
x3 = a3[1:n]×E[n:1]
・・・
xn = an[1:n]×E[n:1]
xn: ｎ次モーメント値［スカラー量］
an: 応答マトリックス[１行ｎ列行列]
E: エネルギー分布[ｎ行１列行列]
となるから、行列の乗算として、
X[n:1] = A[n:n] × E[n:1]
と表すことができる。この行列Ａの逆行列Ａ^−１を用いて、放射線のエネルギー分布は、
E[n:1] = A^-1[n:n] × X[n:1]
として求めることができる。ただし、この１乗からｎ乗までのモーメント計測は、必要とするエネルギーバンド幅に相当する個数分を前記の式から選択すればよく、１次モーメントである平均電流値を除くことにより、すべて交流の計測手段のみで構成することができる。
【００９５】
以上のように、ＭＳＶ計測とパルス計測または電流計測を組み合せ、その比率から平均放射線エネルギーを推定し、線量に換算することができる。これは、従来のセンサ構造を用いて感度を補正していた手法と併用することにより、より線量応答に近い特性を容易に実現することができる。また、従来のパルス波高を求めて線量を算出していた手法に比べ、波高を選別する必要がなく、簡単な構成で実現が可能である。さらに、複数のｎ次モーメント値を用い、その応答関数から放射線のエネルギーを再構成することができ、パルス計測が困難な高計数率においても放射線のエネルギー分布の測定が可能となり、その情報からより正確な線量を評価することができる。かくして、これらを単独に、または従来の線量評価手法と併用することにより、より広いレンジの線量を、より正確に、一括して監視することの可能な放射線測定装置を提供することができる。
【００９６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の放射線測定装置によれば、パルス波形のｎ乗値を算出し、その値でパルス識別を行うことによって、信号レベルの小さい両極性の回路ノイズおよびセンサのα線ノイズを低減し、センサパルスに対するこれらノイズの割合を低減することができる。これにより、従来は回路ノイズに紛れていたセンサ信号を測定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明による放射線測定装置の第１の実施の形態を示すブロック図である。
【図２】 （ａ）はＳＲＮＭセンサ出力パルスとサンプリングの例を示す説明図、（ｂ）はＳＲＮＭセンサ出力の２乗値を示す説明図である。
【図３】 （ａ）〜（ｃ）はｎ乗パルス計測手段の作用を説明するためのグラフである。
【図４】 本発明による放射線測定装置の第２の実施の形態を示すブロック図である。
【図５】 積分識別装置と差分識別装置の特徴を比較する図表である。
【図６】 本発明による放射線測定装置の第３の実施の形態を示すブロック図である。
【図７】 （ａ）〜（ｄ）は単極性変換手段の機能を説明するためのグラフである。
【図８】 本発明による放射線測定装置の第４の実施の形態を示すブロック図である。
【図９】 ノイズ波形例を示す波形図である。
【図１０】 第４の実施の形態において模擬中性子パルスを入力したときの第１平滑装置のシミュレーション結果と指標Ｘの推移を示すグラフである。
【図１１】 第４の実施の形態において第１平滑装置の出力の揺らぎ率Ｙを評価した結果を示すグラフである。
【図１２】 ＭＳＶ揺らぎとノイズの関係を説明するための波形図である。
【図１３】 ＭＳＶ指示値の揺らぎの範囲と平均値の変化幅の関係を示すグラフである。
【図１４】 （ａ）は最大揺らぎを超えるノイズが誘導された場合のパルスのＭＳＶ指示値の推移の一例を示すグラフ、（ｂ）は（ａ）を第４の実施の形態のデータ除去平均化手段によって処理した結果を示すグラフである。
【図１５】 本発明の参考例を示すブロック図である。
【図１６】 線量に対するＣｄＴｅセンサのパルス計数およびＭＳＶ指示値を示すグラフである。
【図１７】 線量に対するＣｄＴｅセンサのＭＳＶ指示値とパルス計数値の比率を示すグラフである。
【図１８】 従来のディジタル式原子炉起動監視装置のブロック図である。
【符号の説明】
１ ＳＲＮＭセンサ
２ アナログ式増幅器
２Ａ プリアンプ
２Ｂ プリアンプ
３ Ａ／Ｄ変換器
４ ｎ乗パルス識別装置
５ パルス計数装置（ＰＣ）
６ 積分識別装置
７ 差分識別装置
８ 波高・パワー識別装置
９ 単極性変換手段
１０ バンドパスフィルタ（ＢＰＦ）
１１ ｎ乗演算装置
１２Ａ 第１平滑装置
１２Ｂ 第２平滑装置
１３ データ除去平均化装置（ＤＥＡ）
１４ ＭＳＶ中性子評価装置
１５ ノイズ特性評価装置
１６ ＣｄＴｅセンサ
１７ チャージアンプ
１８ ＭＳＶ計測装置
１９ 電流計測装置
２０ パルス計数装置
２１ エネルギー評価装置
２２ 線量評価装置
２３ パルス計数手段
２４ 和演算手段
２５ パワー演算手段
２６ 加算平均手段
２７ 原子炉出力評価手段[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a radiation measurement apparatus. More specifically, the present invention relates to pulse measurement and Campbell measurement used for wide-range monitoring when radiation measurement is performed by a radiation measurement apparatus, and relates to improvement of noise resistance by digital signal processing.
[0002]
[Prior art]
Pulse and Campbell measurements are used together to measure a wide range of radiation. The pulse measurement generally counts the number of pulses from the radiation sensor, and Campbell measurement is performed when the pulses are overlapped and cannot be counted. For example, in nuclear power output monitoring, 6 to 10 startup region sensors (SRNM sensors) and 100 to 200 local output region sensors (LPRM sensors) are installed inside the reactor pressure vessel, and their outputs are started up. Measured by the area monitor and the output area monitor, the reactor output is monitored with a monitoring width of about 11 digits.
[0003]
Of these, the start-up area monitor is an area where the reactor power is low, that is, the reactor power is 10^-9% To 10^-4Up to%, the output is monitored by counting the number of output pulses of the SRNM sensor (hereinafter referred to as pulse measurement). On the other hand, the region where the reactor power is high, that is, the reactor power is 10^-5In% to 10%, the power of fluctuation caused by overlapping of output pulses of the sensor is measured, that is, the output of the reactor is monitored by Campbell measurement.
[0004]
Hereinafter, a prior art example of pulse measurement and Campbell measurement (see Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-162366) in the reactor start-up monitoring apparatus will be described with reference to FIG.
[0005]
The reactor monitoring apparatus shown in FIG. 18 includes an SRNM sensor 1 that outputs an electric pulse corresponding to the amount of neutrons in response to neutrons in the reactor, an analog preamplifier 2 that amplifies and shapes the output pulse signal, An A / D converter 3 that samples and converts to a digital value at a time interval narrower than the output pulse width of the SRNM sensor 1, and counts the number of pulses from the sampled sample data, and outputs an output level value in a low region of the reactor A pulse counting means (PC) 23 for converting to A, a integrating means 24 for integrating the sample values of the A / D converter 3 to improve measurement accuracy, and a power calculation for calculating the power by squaring the integrated value. Based on the means 25, the averaging means 26 for averaging the power, the counting result of the pulse counting means 23 and the calculation result of the averaging means 26, the reactor is started And it is configured to output from continuous monitoring to reactor power evaluating means 27..
[0006]
In the digital reactor start-up monitoring device configured in this way, the shape of the output pulse of the SRNM sensor 1 is amplified and shaped by the preamplifier 2, and the A / D converter 3 samples the amplified and shaped pulse at a high speed. One or a plurality of logic computations are performed on the sample value, and when the computation results are within a preset range, the pulse count means 23 counts them as sensor output pulses.
[0007]
On the other hand, the same sample value is integrated by the integrating means 24, and the sampling rate is reduced to the sampling rate necessary for the Campbell measurement, and is added to increase the dynamic range to improve the number of equivalent bits. The result is subjected to bandpass filter processing by the power calculation means 25, the sum of squares is calculated, the calculation result is averaged by the addition averaging means 26, and the Campbell output value is calculated. These pulse count value and Campbell output value are evaluated by the reactor power evaluation means 27 and displayed as reactor power.
[0008]
In this configuration, not only the pulse height but also the pulse width information can be removed by the pulse counting means 23 to remove noise having a wide pulse width, and only the sensor output pulses can be counted. That is, in the reactor start-up monitoring device of FIG. 18, for example, the output of the SRNM sensor 1 having a pulse width of 100 ns is sampled at intervals of 25 ns. Among the sample data obtained by this sampling, four sample values [S (k), S (k-1), S (k-2), S ( k-3)], a sample value S (k-3) corresponding to the rising edge of the pulse, a sample value S (k) corresponding to the falling edge, and two sample values S (k-2) and S ( The following calculation is performed using k-1), and the calculation result (Out (k)) is used as a pulse identification index. If it is within a preset level range, it is counted as a neutron pulse.
[0009]

By performing this calculation, it is possible to count only signals having substantially the same pulse width as the output pulse of the SRNM sensor 1. That is, even when a signal pulse is superimposed on a large surge-like noise, an accurate measurement value can be counted by subtracting the ground level of the pulse.
[0010]
It should be noted that this identification performance is further improved by providing a plurality of indices capable of detecting cases matching the sensor pulse shape and taking their logical product (AND). As a result, even if surge noise with a width of several μs, which is most likely to be mixed into SRNM, is mixed, it can be almost completely removed, and only sensor pulses with a width of 100 ns can be counted.
[0011]
On the other hand, regarding the Campbell measurement, the power calculation means 25 limits the frequency band and calculates the mean square value. In this configuration, since the frequency band can be set by software, when noise becomes a frequency equivalent to the measurement band, the induction of noise can be reduced by changing the measurement band on the software.
[0012]
[Problems to be solved by the invention]
However, the above-described prior art reactor start-up monitoring device has the following problems.
[0013]
The first problem is a problem of reducing bipolar noise. That is, when a surge noise with a width of several μs and a sensor pulse overlap, in order to count the overlapped sensor pulse without providing a dead time, it is necessary to calculate a value corresponding to the pulse peak value using the difference. . However, when this difference is taken, a positive-only or negative-only unipolar pulse such as a sensor output has an identification level equivalent to the peak value from the conventional ground level, but white noise from the circuit, etc. For bipolar pulses, the voltage between the peaks is identified as the pulse identification level. For this reason, an identification level that is approximately twice as high as that in the case of identifying with the wave height from the conventional ground level is required. Therefore, the identification level necessary for counting only the sensor output is required to be about twice that of the conventional method, and the sensor signal / white noise ratio (SN ratio) is deteriorated.
[0014]
The second problem is improvement of noise resistance in Campbell measurement. As a result of a noise test from a conventional motor or the like, it has been found that surge noise having a width of several μs is likely to be guided to the reactor start-up monitoring device. With regard to pulse measurement, this surge noise can be reduced by pulse identification by the above-described digital calculation. However, in the Campbell measurement, the measurement band is set to a frequency band of several hundred Hz to 1 MHz or less selected from the pulse shape of the sensor. In the prior art example, the noise is induced by shifting this measurement band. Has been removed. However, the frequency of the noise that is most likely to be induced is almost in the range of the measurement band, and it is difficult to completely remove it. Further, since the sensor sensitivity slightly changes, it is necessary to correct them.
[0015]
On the other hand, in general, in a measuring apparatus for obtaining a dose equivalent, a radiation incident window, a reaction volume, and the like of a sensor are optimized so that sensitivity characteristics with respect to γ-ray energy are equal to energy absorption characteristics with respect to a human body. However, the sensitivity characteristics may differ depending on the incident direction of γ rays, and it is difficult to accurately match the sensitivity characteristics. Also, in order to accurately convert the dose equivalent for the human body, the energy absorption characteristics differ depending on the part of the human body, so an accurate evaluation for each part of the human body is possible with only a measuring device that matches the sensor sensitivity for γ-ray energy. Is difficult. Furthermore, when neutrons other than γ-rays, such as β-rays, are mixed, the sensor whose sensitivity is corrected by the sensor structure cannot be evaluated for these radiations with significantly different absorption characteristics to the substance. Each requires a dedicated measurement system. Conventionally, in order to solve these problems, a method for obtaining an energy spectrum of γ-ray and converting it from the value has been proposed and put into practical use. However, this method is based on the acquisition of energy information using the pulse wave height, and under conditions where pulse pileup occurs, it is difficult to acquire energy information and the accuracy is deteriorated. That is, although it depends on the output pulse width of the sensor, it is about 1 × 10 when performing normal energy measurement.⁵About cps is the upper limit of measurement. The measurement lower limit needs to be a count that satisfies the response request, but even if it is assumed to be 1 cps, the measurement range is about 5 digits, and a measurement method capable of continuously providing a wider range of doses is desired.
[0016]
Japanese Patent Application Laid-Open No. 3-183983 describes that the accuracy of measurement is improved by making the sensor a double structure. In this method, the influence of the pile-up of the pulse measurement described above is avoided by performing current measurement. However, since the sensor structure or processing content is complicated also in this method, simplification of the method has been desired. .
[0017]
  The present invention has been made in response to such a conventional technique, and provides a radiation measurement apparatus that improves noise resistance in pulse measurement and Campbell measurement using digital processing.For the purpose.
[0018]
[Means for Solving the Problems]
  In order to achieve the above object, a radiation measuring apparatus according to a first aspect of the present invention is a radiation detection unit that outputs a pulse signal in response to radiation, and shapes and converts the output pulse signal of the radiation detection unit into a sample value. A / D conversion means, n-th power pulse identification means for calculating only the n-th power value of the sample value (n> = 2) and identifying only the pulse signal of the radiation, and the radiation identified by this n-th power pulse identification means Counting means for counting pulse signalsAnd the n-th power pulse identification means calculates the n-th power value by multiplying the previous and next n sample values, or the same sample value is raised to the nth power before and after the second n-th power value. Is equivalent to the n-th power value by averaging.
[0019]
The invention according to claim 2 is the radiation measurement apparatus according to claim 1, wherein the nth power pulse identification unit uses sample values of four consecutive sampling points corresponding to the pulse width of the output pulse of the radiation detection unit, Output by subtracting the nth power of the sum of the sample values at both sampling points corresponding to the pulse rising and falling parts from the nth power of the sum of the sample values at both sampling points A difference identifying means is provided for calculating a difference corresponding to the pulse height of the pulse and identifying only a desired pulse from the difference.
[0020]
The invention according to claim 3 is the radiation measurement apparatus according to claim 1, wherein the nth power pulse identification means uses sample values of four consecutive sampling points corresponding to the pulse width of the output pulse of the radiation detection means, The difference between the n-th power value of the difference between the sample values at the first two sampling points and the n-th power value between the sample values at the second two sampling points is calculated, and only a desired pulse is identified based on the sum. An identification means is provided.
[0021]
The invention according to claim 4 is the radiation measurement apparatus according to claim 1, wherein the nth power pulse identification unit uses sample values of four consecutive sampling points corresponding to the pulse width of the output pulse of the radiation detection unit, A wave height / power discriminating means for calculating the ratio between the integrated value of the n-th power value of each sample value and the wave height of the sample value corresponding to the width of the output pulse of the radiation detecting means and identifying the output pulse of the radiation detecting means from the ratio The counting means counts the pulses identified by the wave height / power identification means.
[0022]
The invention according to claim 5 is the radiation measuring apparatus according to claim 1, further comprising unipolar conversion means for converting positive and negative input signals into unipolar signals, and n-th power pulse identification. The means includes n-th power calculation means for performing n-th power calculation on a unipolar signal obtained by the unipolar conversion means using an even number n, and smoothing means for averaging the outputs of the n-th power calculation means. It is characterized by that.
[0023]
A radiation measuring apparatus according to a sixth aspect of the present invention includes a radiation detection unit that outputs a pulse signal in response to radiation, a band limitation unit that shapes an output pulse of the radiation detection unit and limits a frequency band, and the band limitation. N-th power value calculating means for calculating the n-th power value (n> = 2) of each output pulse of the means, and first smoothing means for smoothing the output signal of the n-th power value calculating means with a predetermined time width; , Evaluating the magnitude relation of the output of the first smoothing means, a data removal averaging means for excluding specific data from the evaluation result, and a second for further smoothing the output from the data removal averaging means Smoothing means and conversion means for converting the output of the second smoothing means into radiation intensity.
[0024]
  The invention according to claim 7 is the radiation measurement apparatus according to claim 6, wherein the smoothing time width of the first smoothing means is set to be equal to or greater than the pulse width of the external noise, and the smoothing section of the data removal averaging means is Set to be less than the time interval when the external noise pulse arrives, and depending on the measured noise waveformThese smoothing time widthsAnd a noise characteristic evaluation means for adjusting the number of data removals.
[0025]
The invention according to claim 8 is the radiation measurement apparatus according to claim 6, wherein the data removal averaging means compares the past output of the first smoothing means with the current output, and the current output value is If the fluctuation of the first smoothing means has increased beyond the threshold value evaluated in advance based on the past output value, the current output of the first smoothing means is removed and obtained by evaluation in advance. And a data limiting means for replacing the evaluation ratio with a value obtained by multiplying a past output value.
[0026]
The radiation measuring apparatus according to claim 9 is characterized in that n is an odd number of 3 or more, and the n-th power value calculating means calculates an odd-order moment for each output pulse of the band limiting means.
[0030]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
<First Embodiment>
A radiation measuring apparatus according to a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.
[0031]
The radiation measurement apparatus shown in FIG. 1 is an SRNM sensor 1 that is sensitive to radiation and generates an output pulse according to the radiation dose, a preamplifier 2A that amplifies the output pulse, and a time that is shorter than the pulse width of the output pulse of the preamplifier 2A. An A / D converter 3 that samples at intervals and obtains a sample value; an n-th power pulse identification device 4 that identifies the signal using the n-th power value corresponding to the output pulse width of the SRNM sensor 1 by raising the sample value to the nth power; The pulse counting device (PC) 5 for counting the pulses identified by the nth power pulse identifying device 4 is provided. The SRNM sensor 1 is a fission sensor that can obtain a pulse output, but it can be replaced with an ionization chamber or the like that can obtain a similar pulse output.
[0032]
When neutrons are incident on the SRNM sensor 1 of the radiation measuring apparatus configured as described above and undergo fission inside, an electric pulse as shown in FIG. 2A is output. The time width of the output pulse of the SRNM sensor 1 is about 100 ns. This output pulse is input to the preamplifier 2A and amplified. The preamplifier 2 </ b> A also has a function of applying an operating voltage to the SRNM sensor 1. The output pulse of the preamplifier 2A is input to the A / D converter 3, sampled at a sampling time interval as indicated by a point in FIG. 2 (a), and digitized. As the sampling time interval is shorter, more waveform information can be extracted, and only the sensor output pulses can be accurately counted except for other error signals, for example, signals due to external noise. The A / D converter 3 also performs band-pass filter processing for limiting the frequency band required by the sampling theorem before sampling.
[0033]
The sample value output from the A / D converter 3 is input to an n-th power calculation unit built in the n-th power pulse discriminating device 4, where it is n-th power calculated. That is, each sample value is calculated to the nth power, or n sample values before and after are multiplied. Here, n> = 2. When the same sample value is calculated to the nth power, the two nth power values before and after are averaged. For example, when 8 pulse waveforms are sampled, each square value is calculated, and then the two calculated values before and after are averaged, resulting in four calculated values. In this case, a moving average process may be performed to obtain eight sample values.
[0034]
For example, FIG. 2B shows how the sample value changes when square calculation is performed with n = 2. By converting the sample value to the n-th power value in this way, the ratio of the pulse waveform wave height to the noise component by the circuit can be improved to n times the conventional ratio.
[0035]
However, even if a value obtained by simply calculating the nth power for each sample value is used for pulse identification, the identification performance is the same as when the sample value is used for pulse identification as it is. Therefore, when the nth power is calculated by digital computation, it is always necessary to multiply the preceding and succeeding data as described above or to add a process of averaging the preceding and succeeding data after the nth power. By comparing this squared result with a preset discrimination level, discrimination between the output pulse of the SRNM sensor 1 and circuit noise is facilitated. What is identified as a pulse of the SRNM sensor 1 by this radiation measuring device is converted into a pulse generation rate by the pulse counting device 6 and finally converted into a neutron flux level at the position of the SRNM sensor 1.
[0036]
  According to this embodiment, a pulse having a wave height comparable to the circuit noise level can be identified better than the conventional technique using a difference. FIG. 3A shows an example in which white noise and a sensor output pulse having a pulse height comparable to that of the white noise are sampled by the A / D converter 3. In FIG. 3 (a),Vertical dashed lineTime surrounded by 4.20 × 10³The case where a sensor output pulse is generated in the vicinity of ns is shown, and circuit noise and the sensor pulse are superimposed in this section. When noise identification is performed on this data by the conventional pulse wave height, the horizontal broken line in FIG._bThen, both pulses are counted and accurate measurement cannot be performed.In the pulse counting method using the above difference, the voltage between the positive and negative peaks in the range surrounded by the vertical broken line in FIG. 3A is recognized as the pulse height. Therefore, the circuit noise generated in both positive and negative polarities is compared with the one identified by the peak value from the conventional 0V,Identification cannot be performed unless the identification level is increased to twice the voltage. On the other hand, by adding and averaging, noise in both polarities is averaged by canceling the positive and negative signals, and the unipolar sensor output is originally only a positive or negative signal. However, the pulse width becomes wider as shown in FIG. When the pulse width becomes wide, there is a problem that the pulses overlap and cannot count pulses under conditions where the number of pulses of the sensor output is large, and the counting upper limit of pulse measurement decreases.
[0037]
FIG. 3C shows sample values after n-th power calculation processing by the n-th power pulse identification device 4 of the present embodiment. The ratio between the identification level of white noise (left side) equivalent to circuit noise and the identification level of sensor output (right side) can be greatly improved compared to the case of using the conventional difference. Further, the pulse width does not increase compared to FIG. 3B in the case where only the averaging process is performed, and this enables pulse measurement without deteriorating the upper limit of the pulse count. In particular, when n is an odd number in the present embodiment, the sign of bipolar noise can be maintained and averaged, so that a bipolar signal and a unipolar signal can be distinguished with a good SN ratio (signal noise ratio). can do.
[0038]
As described above, when setting the identification level of the output pulse in pulse measurement, the identification level for removing circuit noise or α-ray noise can be set low, and the measurement sensitivity can be reduced even if the sensor output pulse is small. Pulse measurement can be performed without dropping.
[0039]
<Second Embodiment>
Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.
[0040]
The n-th power pulse identifying device 4 of the radiation measuring apparatus in FIG. 4 includes an integral identifying device 6, a difference identifying device 7, and a wave height / power identifying device 8. The output pulse of the A / D converter 3 is input to the integral discriminating device 6 and the difference discriminating device 7, and both outputs are input to the wave height / power discriminating device 8. The output signal of the pulse height / power identification device 8 is input to the pulse counting device 5. Here, the integral discriminating device 6 discriminates the pulse by the pulse discriminating method described in the first embodiment.
[0041]
Hereinafter, a first example of processing performed by the difference identification device 7 in the present embodiment will be described. In this embodiment, identification is performed based on the following principle.
[0042]
The maximum value Top (k) and bottom value Bottom (k) of the output of the A / D converter 3, respectively,
Top (k) = + b × S (k-2) + c × S (k-1)
Bottom (k) = a × S (k-3) + d × S (k)
Then, the peak value High (k) simplifies Equation (1) in the prior art,
High (k) = + Top (k)-Bottom (k)
It can be.
[0043]
In the present embodiment, first, a difference between the square value of the maximum value Top (k) and the square value of the bottom value Bottom (k) is obtained. That is,

Here, in the case where a signal pulse is superimposed only on normal circuit noise (hereinafter referred to as case 1),
Top (k) >> + Bottom (k)
Because
X = High (k) x Top (k) (3)
On the other hand, in an extreme case where a signal pulse is superimposed on a very large surge noise (hereinafter referred to as case 2), as an approximate value,
Top (k) = Bottom (k)
Therefore, from equation (2),
X = High (k) x (2 x Top (k)) (4)
It becomes. From Equation (3) and Equation (4),
X / Top (k) = α × High (k) (5)
(Here, α = 1 in case 1, α = 2 in case 2)
Thus, X / Top (k) is almost a linear function of the pulse height High (k). That is, even when the output pulse of the SRNM sensor is superimposed on the surge noise, the SRNM sensor output pulse of several hundred ns overlapped on the surge noise with a period of several μs is identified and counted by identifying with this value. It becomes possible.
[0044]
As described above, according to the first embodiment, even if external noise having a wider pulse width than the sensor pulse is induced, the influence can be reduced by using the difference of the nth power value.
[0045]
Next, a second example of the process of the difference identification device 7 in the present embodiment will be described. Equation (1)
D1 (k) = c × S (k−1) −d × S (k) (6)
D2 (k) = a × S (k-3)-b × S (k-2) (7)
Then, the crest value High (k) is
High (k) = + D1 (k) + D2 (k) (8)
It becomes. The sum Y of the n-th power of each term on the right side of Equation (8) is
Y = D1 (k)ⁿ + D2 (k)ⁿ
This is an approximate value,
Y = High (k)ⁿ
That is,
Y^-N = High (k) (9)
It becomes. Therefore, in this case, the approximate value is Y^-NBy using as an index, pulse identification is possible. In addition, when n = 1, it corresponds to Expression (1).
[0046]
As described above, even when the output pulse of the SRNM sensor 1 is superimposed on the surge noise by the difference identification device 7, the SRNM of several hundred ns superimposed on the surge noise having a period of several μs is used by using the index obtained by the difference. The pulse of the sensor 1 can be identified and measured.
[0047]
FIG. 5 collectively shows the difference in identification performance between the integral identification device 6 and the difference identification device 7. The integral discriminator 6 is effective in reducing bipolar noise such as white noise and noise having a cycle shorter than the pulse width of the sensor output. This is effective in further reducing noise with a high value. On the other hand, the differential discriminating device 7 is effective for noise having a period longer than the output pulse width of the sensor 1, and is generally effective for removing external induced noise having a pulse width of several μs. Therefore, only the sensor output can be counted more accurately by optimally adjusting both the logics and counting the pulses only when both are established.
[0048]
As described above, according to the second embodiment, by using the n-th power value of the difference between the sample values corresponding to the peak value, the external noise having a pulse width wider than that of the sensor pulse as in the first embodiment. Even if induced, the influence can be reduced and more accurate radiation measurement can be performed.
[0049]
Next, the wave height / power discriminating apparatus 8 will be described as a third example of the present embodiment. The pulse height / power discriminating device 8 receives the integral value of the pulse from the integral discriminating device 6 and the value corresponding to the pulse peak value of the pulse from the differential discriminating device 7. In the case of the sensor output pulse, the ratio between the two (integral value / wave height value) is substantially equivalent to the pulse width and shows a constant value. On the other hand, the ratio of white noise including high frequency components is small because the integrated value is small even when the peak value is equivalent to the sensor output. In addition, surge noise with a wide pulse width has a large integral value and a small peak value, and therefore the ratio thereof is larger than the sensor output. Therefore, when this ratio is within a certain range, the influence of these noises can be reduced by counting pulses.
[0050]
As described above, in the pulse measurement, even when surge-like external noise is induced, if the period is longer than several μs and the sensor output pulse width 100 ns, the influence of the surge-like noise is removed, and the pulse superimposed on the noise Can also be counted. Thus, according to the third example, the pulse count based on the difference described in the first example or the second example of the present embodiment and the pulse count based on the n-th power value described in the first embodiment are performed. By using them together and using the ratio, both characteristics can be realized at the same time, and more accurate pulse measurement becomes possible.
[0051]
<Third Embodiment>
Next, a third embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.
[0052]
The radiation measurement apparatus shown in FIG. 6 is the same as the radiation measurement apparatus shown in FIG. 1 except that a signal having both polarities is transmitted only between the A / D converter 3 and the nth power pulse identification device 4. It is characterized in that a unipolar conversion means 9 for converting the signal into a signal is inserted. The SRNM sensor 1 is a fission detector that can obtain a pulse output, but it may be a radiation detector such as an ionization chamber that can obtain another pulse output.
[0053]
The function of the unipolar conversion means 9 in the present embodiment configured as described above will be described with reference to FIG. FIG. 7A shows an example of a pulse waveform when the detector output as shown in FIG. The secondary differential processing is assumed to be performed by an analog circuit in the preamplifier 2A, or when the waveform of FIG. 2 is sampled by the A / D converter 3 and the secondary differential operation is performed by digital processing. Both are assuming. FIG. 7B shows the result of averaging the FIG. 7A after the n-th power calculation using the even-number n in the n-th power pulse discriminating apparatus 4. FIG. Since both polarities change to unipolar, the pulse width becomes wide.
[0054]
Therefore, the unipolar conversion means 9 replaces the positive polarity component with zero or a value close to it because the main component of the pulse of FIG. 7A is negative polarity (the lower portion of FIG. 7A is negative polarity). The waveform is converted into the waveform of FIG. The waveform is subjected to n-th power calculation using an even number n by n-th power calculation means built in the n-th power pulse identification device 4, for example, squared, and then smoothing means built in the n-th power pulse identification device 4. The result of the averaging process is shown in FIG. As can be seen from this, the spread of the pulse width can be made narrower than in FIG. 7B in which the unipolar conversion means 9 is not used.
[0055]
Thus, according to the present embodiment, in pulse measurement, even if n-th power calculation is performed using an even number n, the pulse width does not increase, and as a result, one pulse cannot be counted due to overlapping of pulses. It is possible to reduce erroneous counting due to up.
[0056]
<Fourth embodiment>
Next, a fourth embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.
[0057]
The output of the SRNM sensor 1 is amplified and band limited by a preamplifier 2B having a band limiting function, and input to the A / D converter 3. The output of the A / D converter 3 is input to a band pass filter (BPF) 10 and is limited to a specific frequency band. Normally, the frequency band of the bandpass filter 10 is determined by the output characteristics of the SRNM sensor 1, but can be configured as a digital filter that passes only frequency components in the range from 100 kHz to 400 kHz, for example. A plurality of measurement bands may be set. In the present embodiment, a simple case configuration specified as one band is used as a representative.
[0058]
When performing digital filter processing, the input sample value is adjusted to an appropriate sampling interval and number of bits for the output frequency band of the bandpass filter 10. The output of the band pass filter 10 is input to an n-th power value calculation device 11 and converted into an nth moment value.
[0059]
In the present embodiment, a first smoothing device 12A, a data removal averaging device (DEA) 13 that averages intermediate values, and a second smoothing device 12B are disposed on the output side of the n-th power value calculation device 11, By adjusting the smoothing number and the data removal number based on the surge noise width and arrival period of the external noise and the data removal possibility rate necessary for the MSV measurement, the MSV measurement which is not affected by the external noise becomes possible. As a result, more reliable measurement can be realized.
[0060]
Further, by averaging only the maximum value in the data removal averaging device 13, the MSV instruction value can be obtained even at a low count rate, and the measurement lower limit of the MSV measurement determined by the circuit noise of the preamplifier 2B is set. Can be enlarged.
[0061]
In the present embodiment, when n is set to an odd number, the surge-like noise is noise of both positive and negative polarities, so the averaging process cancels out the positive and negative values, and the unipolar sensor output and By selecting the same polarity value as the output, the influence of surge noise can be reduced.
[0062]
In the embodiment described below, the simplest square value will be described as an n-th moment calculation. That is, the k-th output sample value of the bandpass filter 9 is S (k),
Out1 (k) = S (k) × S (k) (10)
It is assumed that the above calculation is performed.
[0063]
The output Out1 (k) is input to the first smoothing device 12A and averaged for a certain number. At this time, if the average value of the output of the bandpass filter 10 has an offset, the average value of the sample values S (k) is also calculated at the same time, the square value is calculated, and the square calculation result Out1 (k) is calculated. Subtract. That is, when averaging n,
      Out2 (k2) = (ΣOut1 (k)) / n − {(Σs (k)) / n}²      ... (11)
Is calculated. Here, Σ indicates that n sample values are added.
[0064]
At this time, the number of n to be added is set to the number corresponding to the assumed pulse width of the external noise, and this number is set to 2 n so as to facilitate digital calculation. That is, assuming noise as shown in FIG. 9, that is, assuming pulsed noise in which a surge pulse having a pulse width of 20 μs arrives at a cycle of 2 ms, the output of the bandpass filter 9 is obtained at a cycle of 1 μs. , Average the data over 20 μs. However, in the case of digital calculation, since it is more advantageous for calculation to set the number of additions to 2 n so that division by bit shift can be performed, in this case, 32 (= 2⁵) Add. The output interval k2 has a period of 32 μs, which is 32 times the output interval 1 μs of the bandpass filter 9.
[0065]
The output of the first smoothing device 12A is input to the data removal averaging device 13. In the data removal averaging device 13, the output of the first smoothing device 12 </ b> A having a period of 32 μs is divided for each specific number, the magnitude relation is compared, and processing for excluding specific data is performed. As shown in FIG. 9, when the removal of surge noise is assumed, the following processing is performed. The arrival interval of the surge pulse shown in FIG. 9 is about 2 ms. Therefore, if the data is divided at intervals of 2 ms or less and only the pulse data obtained by sampling the surge pulse therein is excluded, the rest can be converted into the power value of the data without noise. In other words, the influence of the surge noise can be eliminated by comparing the magnitude relations of the sections and removing two or more from the sections having the larger values. The reason why the minimum removal number is set to two is that, depending on timing, surge noise having a width of 20 μs may be mixed into the output signals of the first smoothing device 12A for two. In addition, when a large value is excluded, in order to maintain an average value, it is necessary to exclude data having the same number as the maximum number excluding a small value, that is, two small values. Thus, the remaining data obtained by removing two large values and two small values are averaged. In the case of the noise of FIG. 9, if the output of 36 first smoothing devices 12A is divided into one, it becomes a smoothing interval of about 1.16 ms, and the maximum number of surge pulses contained therein is 2, so it is large. Except for 2 things and 2 small things, the remaining 32 are averaged. Also in this case, the number of additions is determined so that the number after removal is 2 to the nth power.
[0066]
Further, in the case where the arrival interval of surge-like pulses is shortened, the number of additions in the data removal averaging device 13 is reduced, and the number of arrivals of surge-like pulses within the addition averaging interval is evaluated, The noise can be removed by performing the process of removing the maximum / minimum data of twice.
[0067]
However, when data is excluded in this way, the problem is the data removal rate. That is, when the number of output pulses of the SRNM sensor 1 is small, by removing the data, the average power, that is, the MSV value is displayed lower than the actual value. If the number of pulses is sufficient, a certain amount of data removal falls within the error range due to the randomness. Therefore, if data removal is performed so as to ensure the removal limit rate obtained from the measurement accuracy, there is a sudden increase in the indicated value due to intermittently induced surge noise without adversely affecting the measurement. It can be limited to values within the threshold range.
[0068]
By selecting only the maximum value as another function of the data removal averaging device 13, it is possible to obtain the MSV indication value even when the pulse generation rate of the SRNM sensor 1 is low. That is, when the pulse generation rate is low, there are many times when no sensor pulse arrives in one smoothing section. Therefore, by not including this non-arrival period in the smoothing, the MSV instruction value can be obtained even when the pulse generation rate is low, and the lower limit of the MSV measurement can be extended. This can be said to be a measurement technique using both pulse measurement and MSV measurement. However, in this case, in order to correct the linearity of the MSV instruction value with respect to the pulse generation rate, it is necessary to perform correction using a correction function using the data removal ratio as a parameter.
[0069]
Next, an embodiment relating to a standard of processing for removing data in the data removal averaging device 13 will be described below. FIG. 10 shows an example of a simulation result when the first smoothing device 12A smoothes the input of the simulated neutron pulse at 32 μs. The solid line in FIG. 10 corresponds to the vertical left axis of the figure and indicates the average value S of the smoothed MSV instruction values. As can be seen, the pulse count rate is within the MSV measurement range, ie 1 × 10^FiveAbove cps, the pulse count rate and the MSV instruction value after smoothing, that is, the square voltage, generally change in proportion. On the other hand, the pulse count rate is 1 × 10^Fivecps ~ 2 × 10^FiveIn the range of cps, there is no proportional relationship due to the influence of circuit noise.
[0070]
In addition, with respect to the average value S and the standard deviation σ of the MSV instruction value at 32 μs,
X = (S + 6σ) / S
The index represented by the above is evaluated for each pulse generation rate, and is indicated by a broken line corresponding to the vertical right axis of FIG. X is a maximum of about 5.3 at the lower limit of the MSV measurement.⁶At cps and above, it changes at about 2-3.
[0071]
On the other hand, as another evaluation method, the fluctuation rate Y of the MSV measurement value when the bandpass filter 10 is subjected to the band limiting process of 100 to 400 kHz and the simulated neutron pulse is smoothed by 32 μs by the first smoothing device 12A, that is, the standard FIG. 11 shows a graph when the transition of the ratio of deviation σ and average value S: Y = σ / S is evaluated by a theoretical formula. As can be seen from the figure, the MSV measurement range (measurement lower limit 1 × 10^FiveThe value of Y in cps) is 0.4 or less, and the fluctuation is maximum at the lower limit of the MSV measurement range.
[0072]
As can be seen from these figures, the fluctuation of the waveform is about 1 × 10 which is the lower limit of the MSV measurement range.^FiveLarge at about cps. Therefore, especially the counting rate with a large fluctuation is 1 × 10.^FiveAn index indicating the degree of fluctuation exemplified by the above-described X or Y in about cps is evaluated in advance under the condition of the integration time of the first smoothing device 12A, and a value exceeding the obtained evaluation value is determined as noise. I decided to.
[0073]
That is, when the pulse is smoothed at 32 μs by the first smoothing device 12A, an evaluation index obtained by using the result of smoothing previously performed by the first smoothing device 12A or the result of evaluation using a simulated neutron pulse in advance. When the evaluation standard is compared with the smoothed result and the pulse is evaluated based on this evaluation index, if the evaluation standard is exceeded, for example, the evaluation index is defined as 8 times the previous smoothing processing result. If this threshold is exceeded, this portion is determined as an abnormal value.
[0074]
FIG. 12 schematically shows a pulse waveform including noise. A normal MSV value fluctuates within a range surrounded by a broken line. What exceeds this range is noise. This threshold value changes depending on the average MSV instruction value. However, if the evaluation value at the measurement lower limit of the MSV having the largest fluctuation is used, it can be applied as a conservative evaluation in the entire MSV measurement range.
[0075]
Further, in the data removal averaging device 13 here, with respect to the data of the portion determined to be noise, the data itself is removed and the data is replaced with a value within the above-described threshold value range. There is. In the former case, noise can be removed almost completely, but since it is necessary to remove the noise within the range of the data removal rate described above, it is necessary to evaluate the data removal rate. On the other hand, in the latter case, complete noise removal cannot be performed, but there is a feature that evaluation of the data removal rate is unnecessary.
[0076]
Hereinafter, an example of the latter case, that is, the case of replacing the value of the noise part will be described in detail. FIG. 13 is a graph showing the relationship between the fluctuation range of the MSV instruction value and the change width of the average value. The solid line in the figure indicates the MSV signal output when the pulse is smoothed at 32 μs, and the broken line indicates the maximum change in the neutron flux. The change width of the fluctuation of the MSV measurement evaluated by the above-described method indicated by the one-dot broken line in the figure is sufficiently larger than the change rate of the neutron flux to be originally measured indicated by the broken line. Therefore, a case where the variation width of the evaluated MSV measurement fluctuation is exceeded is determined as an abnormal value.
[0077]
FIG. 14A shows an example of the transition of the MSV instruction value of the pulse when noise exceeding the fluctuation range, that is, the maximum fluctuation is induced. An arrow A in the figure indicates a variation range of fluctuation in MSV measurement, for example, a threshold value defined as eight times the previous smoothing processing result. The portion exceeding A is determined to be an abnormal value, and this abnormal value is regarded as a normal value, and is replaced with a value obtained by multiplying the previous maximum sampling rate by the maximum change rate of the neutron flux. The result of the replacement process is shown in FIG. Here, the assumed maximum change rate of the neutron flux at a width of 32 μs is, for example, about 1.03 times, which is sufficiently smaller than the fluctuation range of the MSV measurement described above. Therefore, the replacement process here replaces the abnormal value by 1.03 times the previous value. In this way, the rate of change when an abnormal value is detected can also be determined by evaluating the maximum rate of change of the neutron flux to be monitored in the smooth section in advance without impairing the time response of the measurement. Only the value can be removed.
[0078]
Next, the output of the data removal averaging device 13 is input to the second smoothing device 12B and averaged so as to satisfy the measurement accuracy in which the fluctuation of the measurement value is required and to satisfy the response request. It is processed. This result is input to the MSV neutron evaluation apparatus 14, and the measured MSV value is converted into the value of the neutron flux.
[0079]
In the present embodiment, it is preferable to provide the noise characteristic evaluation device 15. Here, the minimum value of the pulse width and arrival period of the surge pulse, which is the characteristic of the noise waveform, is evaluated, and averaged by the first smoothing device 12A within the range of the maximum data removal rate required in the measurement range of the MSV measurement. The number of data used for conversion, the data average interval of the data removal averaging device 13, the number of data removal, and the time constant of the smoothing filter of the second smoothing device 12B are set.
[0080]
With this configuration, even if surge-like external noise is induced in MSV measurement, the surge-like pulse width and arrival period are evaluated, and the surge is within the range that satisfies the allowable data removal rate of MSV measurement. By removing noise data, intermittent surge noise can be completely removed.
[0081]
  <Reference example>
  next,Reference examples of the present inventionThis will be described with reference to FIG.
[0082]
In the radiation measuring apparatus shown in FIG. 15, a CdTe sensor 16 using CdTe, which is a room temperature semiconductor, is used as a radiation sensor. As the radiation sensor, a combination of a scintillation sensor such as NaI and a photomultiplier tube capable of acquiring energy information, a Ge sensor as a semiconductor sensor, and the like can be used as well. The output of the CdTe sensor 16 is input to a charge amplifier (CA) 17. The charge amplifier 17 integrates the charge of the input pulse, converts it into a pulse having a pulse height corresponding to the charge amount, and outputs the pulse. The charge amplifier 17 supplies the operating voltage to the CdTe sensor 16. The output of the charge amplifier 17 is subjected to waveform shaping processing by a pile application circuit, a pole zero cancel circuit, etc., which are generally used for radiation energy measurement, and an MSV measuring device 18, a current measuring device (CD) 19, and a pulse counter. (PC) 20. In the MSV measurement device 18, after the frequency band is limited, an n-th power averaging operation is performed and converted into an MSV measurement value, that is, a second moment value. In the current measuring device 19, an average current value that is a primary moment value is measured. In the pulse measuring device 20, the number of pulses is counted. These MSV measurement value, current measurement value, and pulse count value are respectively input to the energy evaluation device 21, and the ratio between the MSV value and the pulse count or the ratio between the MSV value and the DC current value (primary and secondary moments). The average radiation energy is evaluated based on the ratio of the values. The average energy value and the measured value are input to the dose evaluation device 22 and converted into an irradiation dose, an absorbed dose in a substance, or a dose equivalent including a risk rate for the human body.
[0083]
A method for estimating the average energy of radiation in the energy evaluation apparatus 21 will be described below.
[0084]
The output of the charge amplifier 17 is a pulse having a peak value proportional to the energy absorbed in the CdTe sensor 16. Therefore, if the probability of the reaction is N and the absorbed energy is q, the MSV value, pulse count value, and current value can be approximated by the following equations.
[0085]
MSV value: k1 × q²× N
nth moment value: kn × qⁿ× N
Pulse count value: k2 × N
DC current value (primary moment value): k0 × q × N
However, k0, k1, k2, and kn are correction coefficients.
[0086]
So these ratios are
MSV value / pulse count value = (k1 / k2) x q²(In general, kn × qⁿ)
MSV value / DC current value = (k1 / k0) × q
nth / n'th moment value = kn x q^{(N−n ′)}/ Kn ’
Thus, by evaluating these correction coefficients k0, k1, k2, kn, etc. in advance and using the ratio of these measured values, it is possible to estimate the absorbed energy in the crystal.
[0087]
FIG. 16 shows the pulse count value and the MSV value (vertical axis) when radiation from various nuclides, that is, radiation having different energies is measured by the CdTe sensor 16, is a dose (lateral) measured by a commercially available radiation survey meter. (Axis) is plotted. In general, a survey meter or the like shields the sensitivity characteristic with respect to the energy of radiation or adjusts an internal correction coefficient so as to coincide with an evaluation curve of a dose equivalent with respect to the energy of radiation. That is, for low-energy radiation, the pulse count rate increases because the absorbed energy in the crystal is small when one radiation is incident, but the dose of one radiation is low. Conversely, for high-energy radiation, the pulse count rate is low, but the dose is increased because the amount of charge generated by a single radiation is large. Therefore, the sensitivity of the pulse count value or current value being measured is adjusted by shielding or the like so as to be the same as the contribution rate to the dose equivalent. In FIG. 16, since these sensitivity corrections are not performed, the pulse count value is high for low energy radiation, and the pulse count value and the MSV measurement value are random with respect to the dose.
[0088]
However, when this is plotted as a characteristic of the MSV value / pulse count value with respect to the dose, the characteristic becomes monotonous with respect to the dose equivalent as shown in FIG. Therefore, by evaluating this characteristic in advance, it is possible to convert the ratio of both into a dose equivalent. Similarly, the ratio of the MSV value / pulse count value has a monotonous characteristic with respect to the incident energy, and the average incident radiation energy can be estimated by evaluating this characteristic as well. In this case, by using the absorption characteristics of each part of the human body with respect to the energy of the radiation, it becomes possible to more accurately evaluate the absorbed dose at each part.
[0089]
  Furthermore, when performing dose evaluation by pulse measurement, the pulse height distribution of the pulse is measured, the energy information of the incident energy is acquired, and converted into a dose, and the structure of the sensor itself is devised to increase the sensitivity of pulse measurement. May be the same as dose response characteristics. In addition, as a method for evaluating the dose based on the current value, there is a method of adjusting the sensitivity response by devising the latter sensor structure. Therefore, these well-known methods andOf this reference exampleBy using the dose evaluation method in combination, a more accurate dose evaluation can be performed. That is, for example, more accurate dose evaluation can be performed by adjusting the sensitivity characteristic of the sensor to some extent and then evaluating and using the correction function of the present invention.
[0090]
  Furthermore, at a high count rate where the pulses pile up and the pulse count is counted down, the former method that acquires wave height information and converts it to a dose cannot evaluate the exact dose. Also, in the latter case where a shield is provided, it is necessary to correct the counting loss. But,Like this reference exampleBy performing the pulse measurement and the MSV measurement at the same time, even when the pulse measurement is saturated due to pile-up, the dose can be evaluated by the MSV measurement, and a wide range of measurement is possible. However, the estimation of the average energy in this case needs to correct the effect of the pulse measurement pileup, but by approximating the sensitivity of the sensor itself to the dose response to some extent, the error is kept within a negligible range. be able to.
[0091]
  Further, the ratio of the current value / pulse count value and the ratio of the MSV value / pulse count value as described above are also described.According to this reference exampleEven when the MSV value / current value ratio is used, the average radiation energy can be estimated by obtaining a similar correction function.
[0092]
  Thus,According to this reference example,In the dose evaluation, by using the n-th moment value and pulse measurement in combination, a more accurate dose evaluation can be performed from the estimation of the average incident energy. In addition, even when the pulse piles up and a counting error occurs, the ratio of the n-th moments can be used to estimate the average energy in the same way, and accurate dose evaluation is performed over a wider measurement range than before. be able to.
[0093]
  further,Of this reference exampleA modification will be described below. Here, instead of the above-described MSV value, a first power value (average current), a second power value, a third power value,..., An n power value are calculated, and respective correction functions are calculated. It is possible to estimate the energy distribution by solving the inverse matrix.
[0094]
In other words, the measured value of each n-th moment is
x1 = a1 [1: n] × E [n: 1] (equivalent to current measurement)
x2 = a2 [1: n] x E [n: 1] (equivalent to MSV measurement)
x3 = a3 [1: n] × E [n: 1]
...
xn = an [1: n] × E [n: 1]
xn: nth moment value [scalar amount]
an: Response matrix [1 x n matrix]
E: Energy distribution [n-by-1 matrix]
Therefore, as matrix multiplication,
X [n: 1] = A [n: n] × E [n: 1]
It can be expressed as. Inverse matrix A of this matrix A^-1The energy distribution of radiation is
E [n: 1] = A^-1[n: n] x X [n: 1]
Can be obtained as However, in the moment measurement from the first power to the nth power, the number corresponding to the required energy bandwidth may be selected from the above formula, and all AC currents are removed by removing the average current value which is the primary moment. It can comprise only the measurement means.
[0095]
As described above, MSV measurement and pulse measurement or current measurement can be combined, the average radiation energy can be estimated from the ratio, and converted into dose. By using this together with a technique in which the sensitivity is corrected using a conventional sensor structure, a characteristic closer to a dose response can be easily realized. Further, compared with the conventional method of calculating the dose by obtaining the pulse wave height, it is not necessary to select the wave height, and it can be realized with a simple configuration. Furthermore, the energy of the radiation can be reconstructed from the response function using a plurality of nth-order moment values, and the radiation energy distribution can be measured even at high count rates where pulse measurement is difficult. Accurate dose can be evaluated. Thus, by using these alone or in combination with a conventional dose evaluation method, it is possible to provide a radiation measurement apparatus capable of monitoring a wider range of doses more accurately and collectively.
[0096]
【The invention's effect】
As described above, according to the radiation measuring apparatus of the present invention, the n-th power value of the pulse waveform is calculated, and pulse identification is performed based on the calculated value. Noise can be reduced and the ratio of these noises to sensor pulses can be reduced. As a result, it is possible to measure a sensor signal that was conventionally mixed with circuit noise.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a first embodiment of a radiation measuring apparatus according to the present invention.
2A is an explanatory diagram illustrating an example of an SRNM sensor output pulse and sampling, and FIG. 2B is an explanatory diagram illustrating a square value of an SRNM sensor output.
FIGS. 3A to 3C are graphs for explaining the operation of an n-th power pulse measuring unit.
FIG. 4 is a block diagram showing a second embodiment of the radiation measuring apparatus according to the present invention.
FIG. 5 is a chart for comparing features of an integral discriminating apparatus and a differential discriminating apparatus.
FIG. 6 is a block diagram showing a third embodiment of the radiation measuring apparatus according to the present invention.
FIGS. 7A to 7D are graphs for explaining the function of the unipolar conversion means.
FIG. 8 is a block diagram showing a fourth embodiment of the radiation measuring apparatus according to the present invention.
FIG. 9 is a waveform diagram showing an example of a noise waveform.
FIG. 10 is a graph showing a simulation result of the first smoothing device and a transition of an index X when a simulated neutron pulse is input in the fourth embodiment.
FIG. 11 is a graph showing the results of evaluating the fluctuation rate Y of the output of the first smoothing device in the fourth embodiment.
FIG. 12 is a waveform diagram for explaining the relationship between MSV fluctuation and noise.
FIG. 13 is a graph showing the relationship between the fluctuation range of the MSV instruction value and the variation range of the average value.
14A is a graph showing an example of the transition of the MSV instruction value of a pulse when noise exceeding the maximum fluctuation is induced, and FIG. 14B is a graph showing an average of data removal in the fourth embodiment. It is a graph which shows the result processed by the conversion means.
FIG. 15A reference example of the present invention is shown.It is a block diagram.
FIG. 16 is a graph showing the pulse count and MSV indication value of the CdTe sensor with respect to the dose.
FIG. 17 is a graph showing the ratio between the MSV instruction value of the CdTe sensor and the pulse count value with respect to the dose.
FIG. 18 is a block diagram of a conventional digital reactor start-up monitoring device.
[Explanation of symbols]
1 SRNM sensor
2 Analog amplifier
2A preamplifier
2B preamplifier
3 A / D converter
4 nth power pulse identification device
5 Pulse counter (PC)
6 Integral identification device
7 Difference identification device
8 Wave height / power identification device
9 Unipolar conversion means
10 Bandpass filter (BPF)
11n power arithmetic unit
12A First smoothing device
12B Second smoothing device
13 Data removal averaging device (DEA)
14 MSV Neutron Evaluation System
15 Noise characteristic evaluation device
16 CdTe sensor
17 Charge amplifier
18 MSV measuring device
19 Current measuring device
20 Pulse counter
21 Energy evaluation system
22 Dose evaluation equipment
23 Pulse counting means
24 Sum operation means
25 Power calculation means
26 Mean of averaging
27 Reactor power evaluation means

Claims (9)

Radiation detection means for outputting a pulse signal in response to radiation, A / D conversion means for shaping the output pulse signal of this radiation detection means and converting it to a sample value, and equivalent to the nth power of the sample value (n> = 2) calculating n-th power pulse identifying means for calculating only the pulse signal of the radiation, and counting means for counting the radiation pulse signal identified by the n-th power pulse identifying means; The means calculates the n-th power equivalent by multiplying n sample values before and after, or averages the two n-th power values before and after the same sample value is raised to the nth power. A radiation measuring apparatus for calculating a value equivalent .   The n-th power pulse identification means uses sample values at four consecutive sampling points corresponding to the pulse width of the output pulse of the radiation detection means, and sample values at both sampling points corresponding to the pulse rising part and the pulse falling part. Is subtracted from the n-th power value of the sum of the sample values at both sampling points located between the two sampling points, and a difference corresponding to the wave height of the output pulse is calculated. The radiation measuring apparatus according to claim 1, further comprising a difference identifying unit that identifies only the first pulse.   The n-th power pulse identification means uses the sample values of four consecutive sampling points corresponding to the pulse width of the output pulse of the radiation detection means, and the n-th power value of the difference between the sample values at the first two sampling points and the second half 2. The radiation according to claim 1, further comprising difference identifying means for calculating a sum of the difference between the sample values at two sampling points and the n-th power value and identifying only a desired pulse based on the sum. measuring device.   The nth power pulse identifying means uses the sample values of four consecutive sampling points corresponding to the pulse width of the output pulse of the radiation detecting means, and the integrated value of the nth power value of each sample value and the radiation detecting means. A ratio of the sample value corresponding to the width of the output pulse is calculated with a wave height / power identifying means for identifying the output pulse of the radiation detecting means from the ratio, and the counting means is provided by the wave height / power identifying means. 2. The radiation measuring apparatus according to claim 1, wherein the identified pulses are counted.   The apparatus further comprises unipolar conversion means for converting positive and negative input signals into unipolar signals, and the n-th power pulse identifying means converts the unipolar signal obtained by the unipolar conversion means to an even number. 2. The radiation measuring apparatus according to claim 1, further comprising an n-th power calculating means for performing n-th power calculation using n and a smoothing means for averaging the outputs of the n-th power calculating means.   Radiation detecting means for outputting a pulse signal in response to radiation, band limiting means for shaping the output pulse of the radiation detecting means to limit the frequency band, and n-th power value (n>) of each output pulse of the band limiting means = 2) n-th power value calculation means, first smoothing means for smoothing the output signal of this n-th power value calculation means with a predetermined time width, and magnitude of the output of this first smoothing means Data removal averaging means for evaluating the relationship and removing specific data from the evaluation result, second smoothing means for further smoothing the output from the data removal averaging means, and the second smoothing means The radiation measuring device provided with the conversion means which converts the output into radiation intensity. The smoothing time width of the first smoothing means is set to be equal to or greater than the pulse width of the external noise, the smoothing interval of the data removal averaging means is set to be equal to or less than the time interval at which the external noise pulse arrives, and the measured noise 7. The radiation measuring apparatus according to claim 6, further comprising noise characteristic evaluation means for adjusting the smoothing time width and the number of data removals according to a waveform.   The data removal averaging means compares the past output of the first smoothing means with the current output, and the current output value is based on the past output value from the fluctuation of the first smoothing means. In the case where the current output of the first smoothing means is removed and replaced with a value obtained by multiplying a past output value by an evaluation ratio obtained in advance The radiation measuring apparatus according to claim 6, further comprising a limiting unit.   The radiation measuring apparatus according to claim 6, wherein the n is an odd number of 3 or more, and the n-th power value calculating unit calculates an odd-order moment for each output pulse of the band limiting unit.

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